Die Bundesregierung hat heute ihre #Rechenzentrenstrategie verabschiedet: Ziel ist es, die Rechenkapazitäten bis 2030 zu verdoppeln und für #KI sogar zu vervierfachen.
Das ist fatal angesichts der negativen Folgen von Rechenzentren auf die Umwelt!
Bevor man Rechenzentren ausbaut, sollte klar sein, was dort gerechnet werden soll. KI-Systeme haben enorme gesellschaftliche Folgen und es ist schädlich, wenn damit Anwendungen z.B. zur Erstellung von DeepFakes gefördert werden. [1/5]
@sonjalemke Es ist wichtig zu verstehen, dass CFOs, CEOs und demnach auch die CTOs, die GenAI pushen, unter Produktivität etwas ganz anderes verstehen als "normale Menschen" (Angestellte, die nicht Teil des Vorstands sind / kein C…O sind).
Executives denken in Metriken: Sie brauchen Zahlen, die sie den Aktionären in PowerPoint Slides zeigen können. Wie misst man Produktivität? Eine oft genutzte Metrik als Proxy für Produktivität ist Umsatz pro Mitarbeiter.
Der Umsatz dividiert durch die Gesamtanzahl aller Angestellten.
Und wie bekommt man einen Bruch größer? Indem man den Nenner kleiner macht. In diesem Fall also Mitarbeiter entlässt. Und schwupps kann der CFO von höherer Produktivität im Unternehmen berichten und seinen Bonus einsacken, obwohl sich an der Arbeitsweise der Arbeiter gar nichts geändert hat, ja eher die Produktivität real sogar gesunken ist aufgrund Mitarbeitermangel.
@davidculley
"KI" ist selbst als Ankündigung/Drohung schon eine effektive Entwertung von Arbeit, Unternehmen müssen sie nicht mal einführen. Wer fordert angesichts von "KI" schon mehr Lohn oder kürzere Arbeitszeiten...
Was ich mich nur frage: Was verstehen "normale Menschen" denn unter Produktivität? :)
@alineblankertz @sonjalemke Für mich als Programmierer antworte ich:
Schneller tippen können, weil ich 10-Finger-Schreiben geübt habe. Mich effizienter in Apps bewegen können, weil ich die keyboard shortcuts auswendig gelernt habe statt mit der Maus in zig Untermenüs zu suchen. Schneller programmieren können, weil ich einen mächtigeren Texteditor wie Vim erlernt habe.
Und einfach mehr mitdenken im Job und vorausschauend arbeiten: Wenn ich die Ergebnisse einer Berechnung brauche, die 8 Stunden rechnet, dann stoße ich die vor Feierabend an und lasse sie in der Cloud über Nacht laufen und kann am nächsten Morgen direkt weitermachen statt sie aus Schusseligkeit oder Planlosigkeit erst am nächsten Morgen anzustoßen und einen ganzen Tag zu verlieren und dabei noch die Rechenkapazität für sämtliche Kollegen stundenlang zu blockieren.
Das sind Beispiele was höhere Produktivität für mich bedeutet.
Hier habe ich schonmal darüber geschrieben:
https://hachyderm.io/@davidculley/116076300822249120
Public Service Announcement about LLMs To you and me (programmers), an increase in productivity means getting the task done faster. For example, thanks to auto-completion you can press tab instead of writing that variable name yourself. Thanks to shell aliases you can execute commands faster. Thanks to learning keyboard shortcuts, you're faster than when using the mouse. This is not what the CEO, CFO or CTO have in mind when they talk about productivity increases. They can't measure that. They need a number that they can tell the stakeholders in their next meeting in a PowerPoint presentation. That number is usually the revenue divided by the company's number of employees: revenue per employee, as they call it. They want that number to go up. There are two ways to achieve that: - make more revenue - have less employees Your employer's customers won't buy more products than they already buy, just because you learned some keyboard shortcuts instead of using the mouse. So, actually being more productive won't drive more revenue. For the executives' definition of more productivity, the company thus needs to fire employees. This is the easier way for executives to tell stakeholders they increased productivity per employee. This is what your CTO has in mind when he books an AI workshop for your team. They will fire your colleagues and expect that you—with a LLM at your fingertips—will get your ex-colleagues' work done in addition to your own work. You might actually be less productive then because you have no idea what your ex-colleague did. And while you slowly figure that out, the work that was YOUR responsibility isn't being done. So the company as a whole is LESS productive than before "AI". But the executives don't worry about that. They can now tell the stakeholders they make more revenue per employee and are thus more productive, according to THEIR definition. Even when the company is actually less productive. Of course, with everyone overworked, teams understaffed, the morale destroyed and important colleagues fired, the quality will go down. The revenue will decrease. Customers won't renew their subscription. Your executives ran the company into the ground. This is what the rush to use "AI" means. #capitalism
Sonja Lemke
David Culley
Aline Blankertz